自動駕駛想要實現(xiàn)大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化 還有這15道門檻必須跨過去

　　建立、驗證和落地自動駕駛是邁出的第一步。其后還要將其擴展為基于車隊的TaaS業(yè)務運營。以下是與規(guī)模化相關的7大產(chǎn)業(yè)化障礙：

　　1)大規(guī)模生產(chǎn)/批量生產(chǎn)

　　手工制作或改造幾千輛自動駕駛汽車，就足以用于開發(fā)和測試。而產(chǎn)業(yè)化則將需要大規(guī)模生產(chǎn)數(shù)十萬輛汽車。但是，正如特斯拉的艱難摸索歷程那樣，大規(guī)模制造汽車比看起來更復雜、更難掌控。

　　2)電力充電基礎設施

　　幾乎所有的自動駕駛操作都是在電動汽車(EV)平臺上開發(fā)的。在電動車隊可以在任何市場中大規(guī)模運營之前，必須建立一個全新的充電基礎設施，而這需要時間和高額的資金成本。

　　3)地圖

　　自動駕駛所依賴的詳細、高清(HD)地圖，有可能會限制自動駕駛發(fā)展的速度。即使汽車裝有傳感器、攝像頭和軟件，他們也需要最新的地圖來確定它們的位置，以及該做些什么。

　　4)車隊管理和運營

　　工業(yè)化將需要在大城市服務區(qū)域廣泛分布的數(shù)萬個自動駕駛的完美維護和有效操作。這樣做不僅僅需要清潔窗戶和吸塵地毯。這將需要在輪子上維護復雜的計算機。它需要復雜的預測分析來進行充電、調(diào)度和負載平衡，以響應那些特定的、挑剔的客戶需求。公共安全和商業(yè)可行性都取決于此。

　　5)客戶服務和經(jīng)驗

　　自動駕駛TaaS服務就像是一個酒店業(yè)務：建立了一個個移動的酒店客房，只是沒有酒店的工作人員。即使是最短的行程也會變得任意混亂——特別是因為車內(nèi)沒有人工監(jiān)督。由于自動駕駛必須與行人、騎自行車者，其他司機、應急人員、其他公司的自動駕駛以及汽車外的許多其他角色互動，因此可接受的服務和經(jīng)驗也必須擴展到非客戶群體。

　　6)安全

　　計算機安全性一般來說是一個具有挑戰(zhàn)性的問題，車載計算機的計算機網(wǎng)絡將成為具有吸引力的黑客目標。但這就會產(chǎn)生司機的安全問題，心懷不滿的司機和旁觀者、惡作劇者、暴徒和其他人的人身安全也可能給乘客和公眾帶來安全問題。

　　7)快速本地化

　　Waymo以及其它自動駕駛汽車都是在鳳凰城標志清晰、光線充足、布局合理且人們相對遵守道路規(guī)則的街道上進行訓練的，但它們能夠適應那些不太遵守交通規(guī)則的、有動物經(jīng)過的石板路，或者是波士頓的環(huán)形車道，或者是紐約、巴黎和北京擁擠的、滿是行人的城市中心嗎?有些時候可以，但很多時候或者還做不到。這就是每個開發(fā)人員在多個地區(qū)進行測試的原因——可以充分了解當?shù)鼗A設施、天氣、文化規(guī)范等的特殊性。這種本地化的速度和完成程度是規(guī)模化的另一個障礙。

　　第二類障礙：能否獲得市場認可/信任?

　　這一部分將探討自動駕駛在市場接受度方面遭遇的挑戰(zhàn)。將討論多個涉及信任、市場可行性和次要影響的產(chǎn)業(yè)化障礙。

　　開發(fā)商和制造商認為他們的自動駕駛足夠廣泛使用是不夠的，還必須讓更多人擁抱這一技術。要做到這一點，他們必須克服3個巨大的障礙。

　　8)獨立認證與驗證

　　迄今為止，開發(fā)人員一直保持開發(fā)流程的“神秘感”——這意味著它通常是不透明的。他們很少分享關于其要求、規(guī)格、設計或測試的細節(jié)。這?一個獨立、系統(tǒng)的過程來驗證開發(fā)人員對其自動駕駛功能與效果的要求。許多人可能會要求這一點，包括政策制定者、監(jiān)管機構(gòu)、保險公司、投資者、廣大公眾，當然還有客戶。最好的開發(fā)者應該接受這一點——它將為其減少責任，并將其與落后者及低質(zhì)量的模仿者區(qū)分開來。

　　9)標準化和監(jiān)管

　　行業(yè)標準和政府法規(guī)幾乎涵蓋了當今汽車行業(yè)的各個方面。無人駕駛汽車的產(chǎn)業(yè)化也需要在標準化和監(jiān)管上特別注意。標準——特別是政府法規(guī)強制執(zhí)行的標準，確保了可靠性、兼容性、互操作性和規(guī)模經(jīng)濟。它們還可以提高公共安全，并減少供應商責任。

　　10)公眾接受

　　大多數(shù)新產(chǎn)品都吸引了早期采用者。最初成功的經(jīng)驗教訓和資源，幫助開發(fā)人員跨越障礙并最終走向成功。自動駕駛的產(chǎn)業(yè)化將取決于更早和更廣泛的公眾接受度。自動駕駛不僅影響其內(nèi)部的早期采用客戶，還會影響自動駕駛所在道路上和附近的每個非客戶。沒有得到廣泛接受——包括那些不愿意選擇乘坐自動駕駛汽車的人——不太可能推動這一進程。

　　第三類障礙：市場可行性

　　接下來的3個障礙則是關于自動駕駛支持的商業(yè)模式是否在短期和長期內(nèi)發(fā)揮作用包括擊敗競爭對手和其他對手方面。

　　11) 業(yè)務可行性

　　對自動駕駛TaaS商業(yè)模式的分析普遍會認為，提供這一服務的可能性要比人力驅(qū)動的服務或個人汽車的成本低得多。然而，目前的每英里成本估計遠不及長期目標。大多數(shù)參與者也低估了規(guī)?；某杀尽酚^的市場計劃是否能夠與市場保持聯(lián)系，并且最終生存下來仍有待觀察。

　　12)利益相關者的阻抗力

　　無人駕駛汽車的工業(yè)化將需要克服大量潛在輸家的阻力——包括監(jiān)管機構(gòu)、汽車經(jīng)銷商、保險公司、人身傷害律師、石油公司、卡車司機和運輸工會。這并不容易，因為潛在的輸家包括了一些聯(lián)邦、州和地方最具影響力的政策制定者。

　　13)私有化

　　自動駕駛TaaS服務只是私有制市場轉(zhuǎn)型的一個途徑。如果自動駕駛要徹底改變運輸，他們將不得不吸引那些長期喜歡用歐自己汽車的消費者。私人擁有的汽車占了全球汽車數(shù)量的絕大部分，他們將不得不區(qū)“拉攏”那些長期以來喜歡擁有自己汽車的消費者。

　　第四類障礙：次要影響

　　我們打造了自動駕駛，然后自動駕駛也在對我們的生活進行著重塑。無人駕駛?cè)绻軌虺晒崿F(xiàn)產(chǎn)業(yè)化，將會有許多值得關注的地方。但是，與大規(guī)模即使變革一樣，可能也會存在巨大的負面次要影響。一些可能的負面后果已經(jīng)是可以預見的，并且引起了關注。除非準確預期并順利地進行了改善，否則它們將成為自動駕駛產(chǎn)業(yè)化的重大障礙。

　　14)擁堵

　　更快、更便宜和更好的交通，將帶來更大的經(jīng)濟機會和更優(yōu)的生活質(zhì)量，尤其是對于那些平時不容易獲得這樣福利的窮人、殘疾人和老年人。但是，如果車輛數(shù)量和車輛行駛里程增加，很可能擁堵的情況也會激增。Uber和Lyft已經(jīng)在遭遇這這種窘境。根據(jù)舊金山縣交通管理局最近的一項研究，舊金山最密集地區(qū)的擁堵在2010-2016年期間增加了73%。網(wǎng)約車服務占每日擁堵總時數(shù)增幅的一半以上。

　　15)失業(yè)

　　一些人認為，包括運輸技術在內(nèi)的技術史表明，新服務將創(chuàng)造更多就業(yè)機會，而不是更少。然而，很少有人認為，新的工作機會留給那些失去了舊工作的人。沒有人能回避這樣一個事實，即每一輛自動駕駛的Uber意味著又少了一個人類司機的崗位即使其他工作是為工程師、維修人員、調(diào)度員、客戶服務代表等創(chuàng)造的——同樣的道理也適用于自動駕駛班車、巴士、卡車等。對于自動駕駛班車、公共汽車、卡車等也是如此。早期的自動駕駛TaaS提供商將在這個問題上受到強烈關注。它必須預測并改善公眾和監(jiān)管機構(gòu)對失業(yè)的強烈抵制。

　　自動駕駛的革命性潛力是顯而易見的。然而，我們?nèi)赃h未實現(xiàn)其廣泛采用帶來的利益。像Waymo、通用Cruise、nuTonomy等領先開發(fā)商已經(jīng)競相建立了自己的自動駕駛汽車，并且速度之快超出了幾年前許多人的想象。

　　據(jù)外媒最新報道，通用Cruise、谷歌Waymo、蘋果、特斯拉等均在加州進行自動駕駛汽車的研發(fā)或者測試。加州方面數(shù)據(jù)顯示，目前該州已有658輛自動駕駛汽車獲準測試，排名前三的分別為Cruise(175輛)，Waymo(121輛)和蘋果(72輛)。

　　產(chǎn)業(yè)化更像一場馬拉松，而不是沖刺賽。這取決于克服許多障礙，包括上面提到的15個障礙。這樣做的挑戰(zhàn)是巨大的，可能比許多當前的參與者和他們的投資者感知并準備好應對的挑戰(zhàn)更大。這可能需要新的戰(zhàn)略。也可能會出現(xiàn)洗牌。

　　這就是創(chuàng)新和市場顛覆的作用。這就是為什么大多數(shù)競爭者都失敗了，而那些成功的人卻獲得了豐厚的回報。